稳产国Ⅵ柴油并兼产喷气燃料技术方案的工业应用

介绍了浙江石油化工有限公司新建的3 Mt/a柴油加氢精制装置，其配套使用中国石化石油化工科学研究院有限公司开发的催化剂级配技术，并实施了可根据原料供应及市场产品需求情况灵活调整切换的2种生产技术方案。1 a的安稳生产运行结果表明:该装置以直馏柴油为主原料，通过分馏塔的馏分切割及其侧线抽出，实现了稳产国Ⅵ柴油并兼产喷气燃料技术方案的工业化应用；在实施以兼产喷气燃料为主的生产技术方案时，通过调整常一线柴油的掺炼量，不仅可以生产含硫量小于10.0 μg/g的精制柴油产品，同时兼产所得到的喷气燃料产品含硫量小于0.5 μg/g，赛波特颜色号值大于30；在实施主产精制柴油组分方案时，通过掺炼质量分数为20%~40%的催化柴油，并使所提炼得到的精制柴油组分含硫量小于6.0 μg/g的前提下，这些精制柴油组分产品既可直接作为满足国Ⅵ柴油产品出厂待售，也可作为柴油调和组分储存待用于产品的进一步优化。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

油品调和对改进油品质量的分析

对油品调和进行了简要的阐述,并在此基础上分析了油品调和对油品质量的改进作用,以促进我国炼油行业的进一步发展。     

城市地下综合管廊PPP项目物有所值评价优化研究

通过结合综合管廊的行业特点补充和细化评价指标,建立综合管廊PPP项目VFM评价指标体系,改进以往评价指标缺乏针对性的问题。利用C-OWA算子和两维语义专家组合赋权法计算专家权重,对评分进行修正以提高评价的准确性。以海口市城市地下综合管廊项目为例,验证该模型的可行性和实用性。     

基于儿童使用主体的建成环境评价尺度研究

评价尺度是建筑使用后评价的基 本问题之一，它是使用者评判建成环境好 坏、优劣的重要测度标准。为弥补目前环境 评价尺度研究方面的缺失，建立与儿童使用 主体相一致的建成环境评价尺度，对儿童常 用语义量词进行汇总和筛选，采用五级线 分刻度方法进行问卷调查研究。基于儿童的 理解，通过问卷试验分析，结果表明：双侧 5级区间评价尺度为：很（负面）；有点（负 面）；中等；有点（正面）；很（正面）；单侧 5级区间评价尺度为：不；好像有点；比较； 很；特别。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。     

基于张量计算的卷积神经网络语义表示学习

卷积神经网络已在多个领域取得了优异的性能表现,然而由于其不透明的内部状态,其可解释性依然面临很大的挑战.其中一个原因是卷积神经网络以像素级特征为输入,逐层地抽取高级别特征,然而这些高层特征依然十分抽象,人类不能直观理解.为了解决这一问题,我们需要表征出网络中隐藏的人类可理解的语义概念.本文通过预先定义语义概念数据集(例如红色、条纹、斑点、狗),得到这些语义在网络某一层的特征图,将这些特征图作为数据,训练一个张量分类器.我们将与分界面正交的张量称为语义激活张量(Semantic Activation Tensors,SATs),每个SAT都指向对应的语义概念.相对于向量分类器,张量分类器可以保留张量数据的原始结构.在卷积网络中,每个特征图中都包含了位置信息和通道信息,如果将其简单地展开成向量形式,这会破坏其结构信息,导致最终分类精度的降低.本文使用SAT与网络梯度的内积来量化语义对分类结果的重要程度,此方法称为TSAT(Testing with SATs).例如,条纹对斑马的预测结果有多大影响.本文以图像分类网络作为解释对象,数据集选取Image Net,在Res Net50和Incep...     

物联网中基于Multi-Agent的物间动态关系发现

物联网中存在大量异构关系的实体，其信息间的交互造成了物联网的内在矛盾。针对这一问题，提出将物联网中实体抽象化为对应的Agent，并以个体人为中心，利用本体的语义匹配及改进的物间动态关系计算方法，计算出针对个体人的物间动态关系；将原本异构的实体关系转化为Agent间基于动态关系紧密度排序的网络关系。经实验验证，该方法构建的关系网络可明显改善异构实体间交互的矛盾，而且相比原有类似方法，该方法解决问题的准确率和误差率均有改善，说明了该方法的准确性和可行性。